Sport 4.0, leggere i dati per prestazioni da record

L’analisi dei dati cambia lo sport. Raccogliere e analizzare dati in tempo reale. Ecco come nuove tecnologie, sensori IoT e software predittivi potenziano le prestazioni degli atleti, cambiano il modo in cui operano gli allenatori e influenzano le scelte strategiche delle società sportive

Dov’è la tecnologia quando serve davvero? Dovrebbe essere la protagonista assoluta di questa fase di ripartenza delle attività sportive dopo i mesi difficili dell’emergenza sanitaria. Fungere da innesco di quella trasformazione digitale evocata ogni volta che si parla di IT e innovazione, uno dei volani più potenti per risollevare le sorti del malconcio sport italiano. Oltre che un modo per valorizzare il patrimonio che per le società sportive è costituito dagli atleti. Parte da queste considerazioni il confronto con Daniele Pucci, esperto di robotica umanoide e dati, alla guida del Dynamic Interaction Control Lab dell’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova.

In questa fase di ripresa delle attività agonistiche, dopo la coda dei mesi scorsi, c’è bisogno di premere a fondo sul pedale dell’acceleratore, tornare a mobilitare tifosi e atleti, rimettere in moto il business. Partiamo dalle società sportive, di come si stanno muovendo per integrare gli strumenti della tecnologia in funzione degli obiettivi di business. «C’è certamente interesse verso il grande tema dell’acquisizione dei dati, e di conseguenza l’integrazione di sensori. Un processo che apre scenari interessanti. L’analisi delle prestazioni degli atleti può fornire indicazioni precise rispetto a come migliorare le loro performance» – afferma Pucci.  Un grande passo in avanti è stato fatto con l’acquisizione dei dati con il supporto delle telecamere di alta qualità, utili per fornire indicazioni precise riguardo a un certo numero di caratteristiche legate alle prestazioni degli atleti: velocità, accelerazioni, tattiche, strategie di gioco. «Quello che ancora non sta decollando – osserva Pucci – un po’ per diffidenza verso queste tecnologie, un po’ perché non ancora del tutto mature, sono i sensori indossabili che possono fornire informazioni aggiuntive al processing innescato dalle immagini video».

Il legame tra tecnologia e sport, c’è da scommetterci, diventerà sempre più stretto. In tanti oggi iniziano a comprendere i vantaggi di questo connubio. Non è sempre stato così. Anzi, per lungo tempo l’utilizzo di strumenti tecnologici nello sport è stato considerato come una indebita intrusione e in alcuni casi apertamente osteggiato. Tutti gli appassionati di calcio ricordano l’estenuante battaglia per portare la moviola in campo e provare a rendere giustizia all’affollata teoria di squadre penalizzate da decisioni arbitrali sbagliate. Contro la tecnologia, i vincenti e i loro sostenitori, tifosi o addetti ai lavori, si sono spesso chiamati contro. Solo negli ultimi anni, alcune discipline sportive hanno accettato l’aiuto della tecnologia per migliorare le scelte arbitrali. Così il supporto video ha iniziato a essere impiegato dapprima nel football americano, poi nel basket e nel tennis. Buon ultimo a sperimentare “la moviola in campo” il calcio, nella non remota possibilità che all’arbitro sfugga qualcosa – un fuorigioco non segnalato in caso di marcatura, l’assegnazione di un calcio di rigore – o commetta un errore grave. La VAR (Video Assistant Referee) però è solo la punta dell’iceberg. Numerose società sportive, grazie al via libera di alcune federazioni, oggi impiegano sensori e wearable per monitorare l’attività degli atleti durante allenamenti e gare.

IL PROCESSO DI DATA FUSION

Il sistema di monitoraggio degli atleti, basato su GPS ad alta precisione, raccoglie i dati di movimento, nel linguaggio degli esperti, variabili cinematiche. Un sensore di movimento restituisce le metriche raccolte da un sensore inerziale, un dispositivo in grado di misurare variabili del movimento – accelerazioni, decelerazioni, spostamenti, scatti, velocità, urti assorbiti, cadute e via dicendo – di un corpo a cui è fisicamente fissato. Esistono tre tipologie di sensori inerziali, accelerometri, giroscopi e magnetometri. Gli accelerometri restituiscono la misura dell’accelerazione lineare alla quale il corpo è sottoposto; i giroscopi misurano la velocità angolare, mentre i magnetometri sono bussole avanzate capaci di indicare la direzione del nord magnetico terrestre. Numerosi oggetti di uso quotidiano come smartphone, console di gioco, tablet, utilizzano sensori inerziali, impiegati altresì nella costruzione di automobili, navi, elicotteri, aerei, e così via.

L’estremo grado di miniaturizzazione raggiunto dalla tecnologia MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems), impiegata per costruire i sensori, ha reso possibile una costante diminuzione dei costi favorendone enormemente la loro diffusione. Una distinzione fondamentale tra i sensori inerziali riguarda il numero di assi sensibili, ossia gli assi sui quali viene rilevata la misura con variabili da 1 a 3. Per esempio, per misurare l’accelerazione di un nuotatore servirà un accelerometro mono-assiale fissato lungo la direzione di avanzamento. Nel caso di movimenti tridimensionali come quelli compiuti da un calciatore che si muove in diverse direzioni sarà necessario invece un sensore triassiale. I primi prototipi di sensori utilizzati nello sport risalgono agli anni 2000. Oggi, sono presenti sul mercato sensori che integrano accelerometri, magnetometri e giroscopi. Sono altresì reperibili accelerometri che integrano giroscopi con sensori di pressione (altimetri), sensori acustici (microfoni) e di direzione (magnetometri). Si tratta di un “superset” di strumenti in grado di restituire complesse misurazioni grazie all’integrazione in moduli (System-in-Package) di sensori inerziali fino a nove assi che alloggiano la microelettronica necessaria a supportare l’elaborazione dei dati, algoritmi di data-fusion basati sul filtraggio Kalman e il machine learning.

PRECISIONE DELLE RILEVAZIONI

Fino a poco tempo fa la misura dell’accelerazione lineare di un corpo era talmente imprecisa da sconsigliarne qualsiasi impiego scientifico. Molto più accurata invece la stima della velocità angolare restituita dal giroscopio. Oggi, quanto sono precise queste rilevazioni?  «La precisione è strettamente correlata al costo di tutti i processi di sviluppo dei sensori» – ci spiega Daniele Pucci dell’IIT di Genova.

«Tuttavia, con sensori il cui costo varia dai 10 ai 50 euro, riusciamo ad avere prestazioni di ottimo livello. Quella dei sensori indossabili è una linea di ricerca sulla quale siamo impegnati da parecchio tempo, in particolare nella creazione di sensori wearable sia per applicazioni sportive che industriali nel quadro di un progetto europeo di cui siamo i coordinatori. Inoltre, operiamo all’interno di un laboratorio congiunto con la robotica di Honda in Giappone».

La vera sfida è sciogliere la complessità di tutte queste misurazioni. «Da ogni sensore a nove assi arrivano accelerazioni, velocità angolari e orientamento assoluti» – spiega Pucci. «La difficoltà è quella di mettere insieme queste misure. Un’operazione che da un lato può aumentare di molto l’accuratezza della stima totale e dall’altro, per esempio nei sistemi robotici, può rappresentare un metodo per aumentare la robustezza rispetto alla rottura o al malfunzionamento di un sensore. Se per esempio uno di questi sensori si rompe oppure fornisce una misurazione leggermente più imprecisa rispetto alle altre, la media intelligente automaticamente corregge l’output finale». Inoltre, l’integrazione di questi sensori con sistemi di processing capaci di fondere tutte le informazioni raccolte, può migliorare l’accuratezza totale.

PERFORMANCE VINCENTI

Facciamo un passo indietro. La precisione delle rilevazioni effettuate dai sensori dipende da numerosi fattori. Una prima variabile di cui tenere conto è l’autonomia di lavoro del sensore, che dipende dalla durata della batteria, e che deve garantire la misurazione di una determinata prestazione. I sensori necessitano poi di un fondo scala – il valore massimo che può essere misurato da un determinato strumento di misura – adeguato alla rapidità del gesto atletico eseguito. Per esempio, nello stile libero, la mano può raggiungere accelerazioni superiori a 6g (6 volte quella di gravità) mentre nel nuoto a rana l’atleta può raggiungere velocità angolari fino a 800 gradi per secondo. Gli accelerometri devono perciò essere dotati di un fondo scala compreso tra 6 e 18g, mentre per i giroscopi il fondo scala deve essere compreso tra 1000 e 2500 gradi/s. Frequenza di campionamento e risoluzione in bit, capacità di storage sono altrettanti parametri importanti da considerare in un sensore.

Anche il posizionamento del sensore sul corpo dell’atleta va attentamente considerato. In funzione del movimento che si vuole registrare (arto, baricentro, testa…). Nel caso del nuoto, i sensori in genere sono posizionati su polsi, testa, zona lombo-sacrale, quest’ultima ritenuta ideale, considerata la vicinanza al baricentro corporeo. A seconda della disciplina sportiva, ci sarà una o più collocazioni ideali. «La posizione dei sensori rispetto al corpo è certamente importante» – osserva Pucci. «Ma un’altra componente fondamentale quando si cercano di stimare delle quantità di moto nell’uomo è il modello stesso dell’essere umano. Tutti i processi di stima che utilizzano i sensori hanno quella che chiamiamo la conoscenza del sistema. In laboratorio, per esempio, assumiamo che il corpo umano sia composto da un certo numero di ossa; che la spalla può ruotare in un certo modo e il gomito solo in un altro; che non possa andare all’indietro e a differenza di una spalla ruotare solo attorno a un asse. Conoscendo le lunghezze degli arti – rileva Pucci – ecco che l’importanza della posizione del sensore sul corpo tende a diminuire perché la rotazione della spalla quando si conosce la collocazione del sensore sarà comunque compresa entro una certa misura». La struttura del corpo umano restituisce dunque una sorta di griglia, entro la quale talune misurazioni sono “costrette”. Per semplificare: una impossibile rotazione a 360 gradi della testa restringe inevitabilmente il campo di una certa rilevazione.

Ogni sensore inerziale infine ha caratteristiche particolari a seconda della disciplina in cui viene impiegato. Per esempio, in tutte quelle a contatto con l’acqua dovrà avere una buona impermeabilizzazione. Ora, poiché non esistono sensori inerziali “nativamente” impermeabili, l’isolamento richiede opportune cautele. «Naturalmente, il cuore elettronico è una cosa, l’involucro un’altra» – osserva Pucci. «Le proprietà dell’involucro possono essere le più disparate. È chiaro però che in certe condizioni ambientali un sensore a nove assi tende a funzionare in modo diverso. Per esempio, un magnetometro sott’acqua ha delle difficoltà».

Sempre di più questi set di sensori integrano misuratori delle performance sportive la cui varietà è cresciuta nel tempo. Tra le tecnologie più diffuse abbiamo i motion tracker o motion capture utilizzati per studiare la cinematica dei movimenti; le fotocamere per riprese in slow-motion utilizzate per l’analisi e il miglioramento del gesto atletico; telecamere per l’analisi termografica, la misurazione cioè in tempo reale della temperatura corporea, al fine di prevenire possibili infortuni e comprendere meglio fenomeni come quello della vasocostrizione; e poi ancora sistemi per analizzare la reazione del corpo sotto sforzo, a cui si possono abbinare elettrocardiogramma, misurazione della pressione e analisi spirometrica, per comprendere meglio gli scambi dei gas intrapolmonari; pedane di forza, dinamiche e di stabilità, che rilevano il modo in cui viene scaricato il peso a terra e come viene impiegata la forza muscolare; elettromiografi, strumenti che consentono di registrare e analizzare il segnale elettrico generato dai muscoli durante la loro contrazione; metabolimetri, per la valutazione degli atleti in tipologie di movimento come corsa, voga, pedalata sia sugli attrezzi da gara che in allenamento. Ma che differenza c’è tra un misuratore come un sistema per test da sforzo e un sistema inerziale come un accelerometro? «Un sistema di test da sforzo come un misuratore del battito cardiaco o della frequenza respiratoria, rileva quantità che di solito non è possibile estrarre da un sistema inerziale» – spiega Pucci. «Lo stesso vale per le attivazioni muscolari, quantità che un semplice sistema inerziale non riesce a misurare. In generale, possiamo dire che dai due sistemi si riescono a estrarre quantità diverse».

INTERROGAZIONE DEI DATI

Tipicamente i dati raccolti dai sensori sono trasmessi in tempo reale attraverso collegamenti via cavo o wireless al computer oppure memorizzati in memorie interne o estraibili opportunamente dimensionate. Come accade in qualsiasi trasmissione dati, l’operazione non è sempre esente da errori. Per esempio, in presenza di condizioni ambientali particolari può risultare difficoltosa. Come nel caso di una trasmissione dati in real-time in acqua. Il posizionamento del sensore vicino alla superficie dell’acqua, sulla schiena o vicino alla ricevente, potrebbe comportare la perdita di dati, durante la trasmissione di una certa misurazione.

Tuttavia, nella trasmissione il problema principale è la corretta sincronizzazione dei dati. «Il Bluetooth, per esempio, non è un sistema nato per supportare questo processo» – osserva Pucci. «Di preferenza, perciò, si tende a utilizzare altri protocolli. Sistemi a bassa potenza oppure protocolli proprietari come quelli che sviluppiamo noi dell’Istituto Italiano di Tecnologia, che integrano i sensori con i protocolli di comunicazione. Per conoscere i tempi di acquisizione dei dati è importante che questi protocolli assicurino una certa sincronia fra i diversi sensori. Se il dato di un sensore arriva al tempo T1 e un altro al tempo T2, è importante che queste differenze temporali siano in qualche modo costanti, o almeno note» – sottolinea Pucci.

ANALISI DELLE PRESTAZIONI

La sincronizzazione dunque influisce sulla significatività dei dati. Ma in che misura questi dati ci danno delle indicazioni utili, per migliorare l’allenamento dell’atleta oppure preservarne l’integrità fisica? Misurando per esempio la potenza, la frequenza cardiaca e i dati raccolti dai sensori inerziali in un ciclista – quali indicazioni utili possiamo trarre? «Il processing di questi sensori ci permette di capire le differenze tra un atleta che riteniamo più performante con uno meno performante e quindi allineare le due prestazioni» – spiega Pucci. «Questi strumenti ci fanno capire perché, a parità di condizioni, un certo giocatore risponde meglio di un altro. Quindi certamente l’analisi può fornirci indicazioni importanti». Per esempio per fare delle scelte, come appunto quella di schierare un atleta anziché un altro in una competizione. Questi dati però non tengono conto di fattori meno misurabili, come la motivazione e la determinazione dello sportivo.

«Qui il tiro si può aggiustare andando a complementare i sensori indossabili con altri sensori dai quali estrarre delle quantità psicofisiche dell’atleta» – continua Pucci. «Il cortisolo o l’adrenalina, per esempio, si manifestano anche attraverso la misurazione di altre quantità. Dalle quali in teoria è possibile stimare lo stato emotivo di una persona. In un atleta, però, è più complicato per l’attività nel suo complesso. Anche perché il sistema è già alterato». In un futuro non troppo lontano, possiamo immaginare sistemi capaci di stimare non solo le proprietà più fisiche dell’atleta, ma anche le caratteristiche psicofisiche connesse alla motivazione. «All’Istituto Italiano di Tecnologia ci stiamo già muovendo in quella direzione» – afferma Pucci. «Per esempio, in contesti produttivi. Dove sappiamo che lo stato psicofisico e il carico cognitivo dei lavoratori sono indicatori importanti in alcuni casi legati alla produttività».

A certe condizioni, i dati raccolti possono fornirci indicazioni precise anche sulla condotta degli allenamenti di un atleta. «I sistemi ci possono fornire indicazioni quantitative sul fatto che un certo movimento sia stato eseguito in modo non ottimale. Fornendoci allo stesso tempo indicazioni precise per correggerlo. Per la scelta di un giocatore a scapito di un altro invece ci vuole un passo in più» – spiega Pucci.

Spesso si sente parlare della capacità dei dati di restituire un quadro olistico dell’atleta, ma andando oltre questa definizione spesso abusata anche in altri campi, in che misura è un obiettivo concreto al quale è possibile mirare? «L’integrazione di modelli muscolari e di parametri psico-fisici porterà all’acquisizione di un numero sempre maggiore di dati, che una volta processati ci consentiranno di avere un quadro sempre di più completo delle prestazioni di un atleta e di come migliorarle» – conferma Pucci. Tecnologie, analisi e misurazioni inoltre non sono rivolte solo al miglioramento delle prestazioni. La prevenzione degli infortuni e la diagnosi precoce di eventuali patologie e disfunzioni sono obiettivi altrettanto importanti. Infine, non va sottovalutato l’impatto psicologico che il miglioramento del gesto atletico, movimento o postura, può innescare nell’atleta, non sempre in grado di sviluppare in modo autonomo livelli adeguati di conoscenza del proprio corpo e dei movimenti. La promessa di questi strumenti è che migliorare non sia soltanto possibile, ma possa diventare un processo pianificabile e misurabile.

ANALISI PREDITTIVA E SICUREZZA

Le società sportive hanno iniziato a cogliere le opportunità offerte dalla moltitudine di oggetti connessi per migliorare le prestazioni degli atleti e preservarne l’integrità fisica, migliorando la routine di allenamento e permettendo di studiare gli avversari. Combinando sensori e riprese video di performance e competizioni sportive con l’analisi dei dati, allenatori e preparatori possono ottenere metriche sull’efficienza e le prestazioni dei propri atleti, rendere più efficiente l’allenamento, affrontare con nuovi strumenti i momenti più importanti di ogni competizione. La continua miniaturizzazione della sensoristica in campo sportivo cambierà ancora preparazione e performance degli atleti. La correzione dei movimenti sarà sempre di più supportata da analisi quantitative. Il progresso degli atleti potrà essere monitorato e soprattutto utilizzato per fornire ai preparatori atletici routine di allenamento del tutto aderenti alle caratteristiche fisiche e psicofisiche dell’atleta, riducendone gli infortuni e aiutandoli a guarire più velocemente.

Molto però rimane da fare sul piano dell’integrazione e della messa in sicurezza di queste soluzioni. Una situazione che di fatto impedisce alle società sportive di sfruttare pienamente il potenziale dell’IoT. Così come il passaggio alla digitalizzazione nell’industria è stato graduale, anche nel settore sportivo per un vero salto di qualità saranno necessarie nuove competenze e maggiori risorse. Ci torneremo. Già a partire dal prossimo servizio sulla sicurezza degli oggetti connessi previsto in uscita sul numero di ottobre di Data Manager.